Emportés par la foule…

Emportés par la foule…

Le contexte de la visite en magasin est une variable très importante à prendre en compte pour la compréhension du comportement du shopper. Parmi ces éléments de contexte, il en est un sur lequel la recherche s’est beaucoup penché : la foule.

Foule Objective ou Perçue

Celle variable est appelée par plusieurs noms différents tels que « niveau de foule », « niveau de densité humaine » ou encore « densité humaine perçue », selon qu’elle représente un nombre objectif de gens (mesuré par le chercheur) ou un niveau de foule perçu (ressenti par le consommateur). Il est important de dissocier les deux concepts, niveaux réel et perçu, car les résultats des études varient énormément selon cette mesure. En effet un même nombre de personnes dans un espace peut être perçu comme un niveau de foule différent selon 1) la personnalité du consommateur exposé à cette foule (certains sont plus sensibles que d’autres) et 2) le contexte (par exemple une forte densité de gens est généralement appréciée dans un contexte de bar ou restaurant mais ne l’est pas dans un contexte d’hypermarché).

Foule et Contrôle Perçu

L’impact de la foule sur le comportement est expliqué par le concept de « contrôle perçu » (1). Le contrôle perçu représente le sentiment que le consommateur a de pouvoir contrôler la situation dans laquelle il se trouve : être capable de se déplacer facilement pour aller d’un point à un autre, être capable de sortir rapidement du magasin si l’on en ressent le besoin, être capable de mener à bien une tache rapidement, etc.  Il a été montré que la densité humaine (perçue) a un fort impact négatif sur cette perception de contrôle. IL n’est donc pas étonnant de trouver de nombreuses études montrant une forte altération du comportement en magasin selon le niveau de foule. Une étude canadienne (2) a par exemple montré qu’en situation de foule plus importante, le shopper passe moins de temps en magasin, dévie plus facilement de son but initial, a tendance à faire moins d’achats pour pouvoir aller aux caisses rapides, reporte plus facilement certains achats afin de les faire plus tard dans de meilleures conditions, réduit les communications interpersonnelles que ce soit avec les autres vendeurs ou avec les autres clients et enfin est moins enclin à adopter un comportement exploratoire. 

Etude de l’impact de la foule par données vidéo

Dans une étude utilisant des données vidéo dans un magasin de vêtements (3), des chercheurs ont tenté de modéliser l’impact de la foule (mesuré objectivement ici) sur la probabilité de s’approcher des produits pour les examiner ainsi que sur la probabilité d’acheter des produits. Ils montrent notamment que le niveau de foule dans une zone spécifique du magasin a un impact en U-inversé sur la probabilité de s’approcher de produits pour les toucher : un nombre modéré de gens dans une zone du magasin la rend plus « attractive » en donne au shopper l’impression que les produits s’y trouvant sont plus intéressant, mais un niveau de foule trop important dissuade les shoppers d’entrer dans une zone. En revanche, le niveau de foule a un impact négatif sur la probabilité d’acheter quel que soit le niveau de foule (modéré ou intense) : les shoppers prennent plus de temps à explorer le rayon et sont plus enclins à transformer cette considération en achats quand ils sont seuls. Les auteurs montrent aussi que le niveau de foule peut venir altérer l’influence des vendeurs : ces derniers ont une influence positive forte sur la décision d’achat mais cette influence est réduite quand le niveau de foule augmente.

 

(1) Hui, M. and Bateson, J. (1991), Perceived Control and the Effects of Crowding and Consumer Choice on the Service Experience, Journal of Consumer Research, 18, 2,174-184

(2) Michon, R., Chebat, J-C, and Turley, L. W. (2005), Mall atmospherics: the interaction effects of the mall environment on shopping behavior, Journal of Business Research, 58, 5, 576-58

(3) Zhang X., Li, S., Burke, R.R., and Leykin, A. (2014), An Examination of Social Influence on Shopper Behavior Using Video Tracking Data, Journal of Marketing, 78, 5, 24-41.

rédigé par : Julien Schmitt

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